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雷达数据关联及融合算法研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着雷达技术的快速发展，雷达信息处理技术已经成为当今雷达研究中重要的领域之一。雷达数据关联及融合算法是一种基于多源数据、多特征信息的技术，通过将各种传感器感知到的信息进行分析处理和融合，得出更综合和准确的目标跟踪和识别结果。在雷达导航、目标探测、自动识别等方面具有非常重要的应用价值。
二、研究内容
本研究拟解决以下问题：
1.雷达数据融合中的数据关联问题，如何将多种雷达数据进行有效的关联，提高目标跟踪的精度？
2.雷达数据融合中的决策融合问题，如何将多个传感器的信息进行综合决策，提高目标识别的准确性？
3.基于机器学习算法的雷达数据融合，如何运用机器学习算法，对多个传感器的数据进行综合，提高目标探测和跟踪的效率？
三、研究方法和技术路线
1.分析不同类型雷达数据的特征和数据处理方法，并进行适当的预处理和清晰化，为后续的数据融合做准备。
2.建立可靠的数据关联模型，通过特定的关联算法，将多个不同源的雷达数据进行关联，提高目标跟踪的精度。
3.针对决策融合问题，构建适当的决策融合模型，利用期望最大化算法等技术实现目标识别的准确性提高。
4.采用机器学习方法实现雷达数据融合，建立深度学习模型或神经网络模型，提高目标探测和跟踪的效率和准确性。
四、预期成果和意义
本研究旨在研究和实现雷达数据关联和融合算法，通过数据的有效处理和融合，提高雷达目标探测、跟踪和识别的精度和准确性，具有广泛的应用前景。本研究成果可应用于雷达导航系统、目标探测、飞行器自动导航系统等领域，对于我国雷达技术领域的发展和进步具有重要意义。